## Pengembangan Identifikasi Wajah Menggunakan Fitur Citra Mata Menggunakan Eigenface
Rosyidah Siregar Universitas Harapan Medan Jl. Imam Bonjol No. 35 Medan rosyidah_siregar.unhar@harapan.ac.id
Nenna Irsa Syahputri Universitas Harapan Medan Jl. Imam Bonjol No. 35 Medan nenna_irsa.unhar@harapan.ac.id
Abstract — Deteksi  atau  identifikasi  wajah  merupakan  kegiatan  yang  sangat popular  di  dunia  biometrika,  Fitur  pengenalan  wajah  ( face  recognition )  merupakan suatu  fitur  yang  memungkinkan  pengidentifikasian  seseorang  dari  gambar  digital atau video. Fitur ini didasarkan pada kemampuan untuk mengenali wajah seseorang dengan memetakan berbagai ciri khas suatu wajah, hal ini dikarenakan setiap wajah memiliki  karakteristik  atau  fitur  tersendiri  yang  membedakan  satu  dengan  lainnya. Penelitian  ini  mengusulkan skin  detection model  RGB  untuk  meningkatkan  akurasi identifikasi  wajah  berdasarkan  ekstraksi  fitur  mata,  sistem  dibangun  dengan menggunakan  salah  satu  library  OpenCV  yang  mengimplementasikan  metode Hayiar  Classifier untuk  mendeteksi  keberadaan  fitur  pada  sebuah  citra.  Proses pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  secara  langsung  ( real  time )  menggunakan webcame  pada  dataset  yang  bersumber  dari  100  responden.  Hasil  pengujian penerapan skin  detection model  RGB  pada  identifikasi  wajah  dengan  fitur  mata memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  akurasi,  dimana  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  85.54%  dibandingkan  tanpa skin  detection dengan  akurasi sebesar  75.68%,  namun  jarak  wajah  terhadap  webcame  dalam  proses  pelatihan  dan pengujian memberikan pengaruh terhadap tingkat akurasi.
Kata Kunci — Identifikasi Wajah, Skin Detection, OpenCV, Haar Classifier

## I. PENDAHULUAN
Deteksi  wajah  merupakan  kegiatan  yang  sangat popular  di  dunia  biometrika.  Fitur  pengenalan  wajah ( face  recognition )  merupakan  suatu  fitur  yang memungkinkan  pengidentifikasian  seseorang  dari gambar  digital  atau  video.  Fitur  ini  didasarkan  pada kemampuan  untuk  mengenali  wajah  seseorang dengan  memetakan  berbagai  ciri  khas  suatu  wajah sehingga  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang seperti  otentifikasi  identitas,  akses  kontrol,  interaksi manusia  komputer,  komersial  dan  penegakan  hukum [1],  hal  ini  dikarenakan  setiap  wajah  memiliki karakteristik  atau  fitur  tersendiri  yang  membedakan satu  dengan  lainnya  [2].  Secara  umum  ada  dua pendekatan  dalam  pengenalan  wajah,  yaitu  berbasis fitur  dan  secara  global  [3].  Pendekatan  secara  global menggunakan  seluruh  gambar  sebagai  pola  untuk diklasifikasi,  akan  tetapi  sangat  sensitif  terhadap variasi  gambar  sehingga  membutuhkan  waktu
komputasi  yang  tinggi  untuk  identifikasi,  sedangkan pendekatan  berbasis  fitur  umumnya  diproses  dengan mengambil  satu  set  fitur  dari  gambar  (hidung,  mata dan lainnya) untuk diklasifikasi [4].
Identifikasi wajah dengan menggunakan pendekatan  berbasis  fitur  mata  banyak  diterapkan dalam berbagai aplikasi, dengan normalisasi jarak dan posisi  titik  referensi,  semua  wajah  dapat  diubah menjadi  dimensi  yang  sama  dan  posisi.  Metode P rincipal  Component  Analysis (PCA)  [5], Linier Discriminant  Analysis (LDA)  [3], Co-occurrence Histograms (CH)  [7],  K- Means  Clustering [8] merupakan  metode  klasifikasi  dan  identifikasi  yang banyak  diusulkan  peneliti.  Metode  klasifikasi  PCA, LDA terbukti akurat dalam identifikasi wajah, namun fitur  yang  diekstraksi  secara  global,  sehingga  tidak optimal  untuk  membedakan  satu  kelas  dengan  kelas yang  lain  [9],  sedangkan  metode  CH,  K-Means efesien  dalam  identifikasi  objek  yang  berbeda  dalam
citra  digital,  namun  memiliki  kelemahan  dalam tingkat  akurasi  dan  ketergantungan  pada  representasi warna pada objek citra [8].
OpenCV  merupakan  salah  satu  library  berisi fungsi-fungsi  pemograman  untuk  teknologi  computer vision  secara  real  time  yang  banya  digunakan  untuk pengenalan dan identifikasi wajah, OpenCV menggunakan  metode  Haar  Classifier.  Metode  Haar Classifier menggunakan Haar Features untuk mendeteksi  keberadaan  fitur.  Setiap  fitur  merupakan hasil  dari  pengurangan  sumarisasi  dari  piksel  citra pada  area  piksel  putih  dari  area  piksel  hitam.  Proses pembacaan fitur dimulai dari sudut kiri atas citra dan pembacaan  terus  dilanjutkan  sampai  sudut  kanan bawah  citra,  sehingga  perlu  membuat  ruang  warna untuk mengatasi batas daerah kulit dan non-kulit yang kabur  dengan  ukuran  kernel  yang  berbeda.  Pada penelitian  ini  kami  menggunakan  ruang  warna  ( skin detection )  model  RGB  yang  dinormalisasikan  untuk mendapatkan  informasi  warna  piksel  mata  pada sistem  identifikasi  wajah  dengan  memanfaatkan library  OpenCV,  kemudian  akan  dianalisa  pengaruh tingkat akurasi sistem.
II. METODE YANG DIUSULKAN
Penelitian  ini  kami  mengusulkan  pendekatan skin detection dengan model RGB untuk mengoptimalkan akurasi  identifikasi  wajah  pada  sistem  yang diusulkan, citra wajah diambil menggunakan webcame,  kemudian  dilakukan  akuisi  wajah  dan proses  skin  detection  untuk  mengoptimalkan  proses identifikasi fitur mata, seperti terlihat pada gambar 1.
Webcame Akuisi Citra Wajah Skin Detection Haar Eye Detection Ekstraksi Fitur Descriptor Fitur (Mata) Database Webcame Akuisi Citra Wajah Skin Detection Haar Eye
Detection Ekstraksi Fitur Descriptor Fitur (Mata) Identifikasi Accuracy Pelatihan Pengujian

## Gambar 1 Model yang diusulkan
Skin Detection Tahapan skin detection digunakan untuk pengelompokan  yang  mendefenisikan  ruang  biner dalam  representasi  ruang  warna,  sehingga  setiap piksel diklasifikasikan sebagai piksel kulit atau bukan kulit  [10].  Dalam  penelitian  ini  kami  mengusulkan model  RGB,  dalam  model  RGB  setiap  tingkat  warna piksel kulit  harus  memenuhi  aturan    RGB,  kemudian dilakukan normalisasi ruang warna RGB.
R>95 and G>40  and B>20 (1.1) max R,G,B - min R,G,B >15 (1.2) R-G   >15 (1.3) R>G and R>B (1.4)

## Haar Features
Metode Haar secara  konsep  menggunakan  tapis persegi  yang  dikonvolusikan  kedalam  citra  untuk memperoleh  fitur Haar .  Fasel  [6]  menawarkan  tapis
yang  telah  digunakan  dengan  baik  di  beberapa penelitian [7].
Gambar 2 Tapis Fasel Untuk  proses  komputasi  yang  efektif,  Viola[8] mengemukakan  teknik  untuk  mengekstraksi  integral image pada area wajah seperti yang dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 3 Contoh Integral Image [7]

## Eigenfaces
Eigenfaces  menggunakan  unsupervised  statistical technique  yang  cukup  populer,  yaitu  Principal Component  Analysis  (PCA).  Metode  PCA  atau  yang biasa  dikenal  dengan  metode  Karhunen-Loven, berusaha melakukan proyeksi dari ruang citra dengan dimensi  yang  lebih  tinggi  ke  ruang  ciri  dengan dimensi  yang  lebih  rendah.  Reduksi  dimensi  dari ruang citra ke ruang ciri dilakukan untuk meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  komputasi  dan mengurangi storage yang diperlukan [8, 9, 10]. Selain itu  reduksi  dimensi  dari  vektor  citra  dengan  dimensi yang lebih tinggi ke vektor ciri dengan dimensi yang lebih rendah akan memaksimalkan jarak antara semua kelas wajah.
Algoritma Eigenface adalah sebagai berikut: 1. Membuat matriks basis data citra wajah I Sebuah  citra  wajah  berukuran w x h (lebar  x tinggi)  adalah  matriks  piksel  yang  elemennya berisi  nilai  tertentu  yang  merepresentasikan intensitas  warna  pada  piksel  tersebut.  Matriks piksel  tersebut  dapat  direpresentasikan  dalam vektor  berdimensi n yang  disebut  juga  vektor citra  wajah x i ,  dimana n adalah w x h ,  dan i adalah index citra wajah. Matriks basis data citra wajah I adalah matriks  berukuran N x n yang setiap barisnya berisi vektor-vektor citra wajah x i , dimana N adalah jumlah citra wajah.
Representasi matriks I dapat dilihat pada Gambar
4.
Gambar 4 Matriks Basis Data Citra Wajah
2. Membuat matriks rata-rata µ
Rumus  penghitungan  matriks  rata-rata  adalah sebagai berikut:
Dengan  menggunakan  rumus  tersebut  akan didapatkan µ = [µ1 µ2  µ3  µ4  ...   µn].
3. Membuat matriks selisih A
Matriks  selisih A dibuat  dengan  mengurangi setiap  elemen  matriks I pada  kolom  ke- i dengan  µ i. Representasi matriks A dapat dilihat pada Gambar 2.2
Gambar 5 Matriks Selisih
4. Membuat matriks kovarian
Rumus penghitungan matriks kovarian atau total scatter matriks S T adalah sebagai berikut:
S T =A T A S T adalah matriks berdimensi n x n.
5. Mengitung  vektor  eigen  dan  nilai  eigen  dari matriks kovarian
Rumus untuk menghitung vektor eigen dan nilai eigen dari matriks kovarian adalah sebagai berikut:
S T v = λ v Pada  rumus  diatas v adalah  vektor  eigen,  dan  λ adalah nilai eigen.
6. Memilih principal component
Pada  proses  5  akan  dihasilkan n vektor  eigen dan n nilai  eigen.  Dari n vektor  eigen  diambil m vektor  eigen v yang  memiliki  nilai  eigen  terbesar. Karena vektor eigen ini memiliki dimensi yang sama dengan  citra  awal,  maka  vektor eigen ini juga  biasa disebut eigenpicture atau Eigenface.
III. PEMBAHASAN Percobaan dilakukan dengan spesifikasi platform intel core i5 2,5 GHz CPU, 8 Gb RAM dan menggunakan sistem  operasi  WIN  10  64  bit,  aplikasi  dibuat menggunakan C# 2010 dengan kombinasi framework
OpenCV yang merupakan salah satu library teknologi computer  vision  dengan  menerapkan  metode Haar Classifier .  Dataset  yang  akan  di  identifikasi  adalah wajah  berdasarkan  hasil  ekstraksi  fitur  mata,  dimana akusisi  data  untuk  pelatihan  ( training )  dan  pengujian ( testing )  dengan  rasio  75:25.  Untuk  data  pelatihan digunakan  sebanyak  100  wajah  yang  berasal  100 responden  dengan  proses  pengambilan  citra  wajah secara  langsung  (realtime)  menggunakan  webcame. sedangkan  untuk  kebutuhan  pengujian  dilakukan secara  langsung  ( real  time )  menggunakan  webcame, kemudian  dilakukan  proses pre-processing, eigenface untuk identifikasi wajah. Pada tabel 1 sebahagian data citra wajah yang digunakan untuk pelatihan.
Tabel 1 Contoh Dataset  Citra Wajah
Pada  gambar  6  merupakan  tahapan  aplikasi  yang digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan  pengambilan citra  wajah  terhadap  responden.  Proses  pengambilan citra  menggunakan  webcame,  kemudian  dilakukan akusisi wajah, pemisahan piksel wajah dan piksel non wajah, ekstraksi fitur dan scaling dengan ukuran citra 100x100, kemudian dilakukan identifikasi menggunakan  metode  eigenface,  hasil  identifikasi akan  disimpan  pada  database.  pada  gambar  7 merupakan tahapan pengujian sistem.
Gambar 6 Tahapan Pelatihan
Gambar 7 Tahapan Pengujian.
Pada  tahapan  pengujian  pada  wajah  100  responden dilakukan  secara  langsung  ( real  time )  dimana  setiap responden  akan  diarahkan  kearah  kamera  webcame, kemudian  sistem  akan  malakukan  akuisi  citra  wajah, skin  detection ,  ekstraksi  fitur  mata,  identifikasi dengan  metode eigenface .  Pada  tabel  2  hasil pengujian 100 wajah responden terhadap sistem yang diusulkan,  dimana  hasil  pengujian  menunjukkan tingkat akurasi 85.54% untuk penerapan model RGB, sedangkan hasil pengujian tanpa model RBG 75,68%, hal  ini  membuktikan  penerapan  model  RBG menghasilkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap tingkat  akurasi  identifikasi  wajah  berdasarkan ekstraksi  fitur  mata.  Hasil  perbandingan  identifikasi wajah  ditunjukkan  dalam  bentuk  grafik  pada  gambar
8. Tabel 2 Tabel Hasil Pengujian Model Skin Non Skin 1 Responden 1 79,59 85,04 2 Responden 2 98,87 81,91 3 Responden 3 93,73 74,26 4 Responden 4 83,04 80,93 5 Responden 5 76,64 87,45 6 Responden 6 88,49 84,06 7 Responden 7 77,08 65,90 8 Responden 8 83,07 84,54 9 Responden 9 97,90 65,84 10 Responden 10 88,71 80,77 .. ..... 79,73 67,87 100 Responden 100 95,28 68,76 86,85 77,28 Tingkat Akurasi No. Citra Wajah
Pada  tabel  2  hasil  pengujian  terhadap  100  wajah responden  untuk  indentifikasi  wajah  berdasarkan ekstraksi  fitur  mata,  dari  hasil  pengujian  jarak responden  terhadap  kamera  webcame  untuk  proses
akuisis  citra  pada  pelatihan  dan  pengujian  sangat berpengaruh terhadap akurasi, sehingga perlu menjadi pertimbangan dan pengujian lanjutan.
Gambar 8 Grafik Hasil Pengujian
IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  pendekatan skin detection model  RGB  terhadap  identifikasi  wajah berdasarkan ekstraksi fitur mata menggunakan library open  source  OpenCV  pada  sistem  yang  diusulkan memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap tingkat  akurasi  yakni  sebesar  85.54%  dibandingkan tanpa  model  RGB  dengan  tingkat  akurasi  75.68%, namun  jarak  wajah  terhadap  webcame  sangat berpengaruh  terhadap  akurasi  identifikasi  sehinga perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan,  selain  itu  masih perlu mempertimbangkan  model-model  lainnya seperti model HSV, YCbCr dan lainnya.
REFERENSI [1] Husein,  A  M.,  Harahap,  M.,  Pengenalan Multi Wajah Berdasarkan Klasifikasi Kohonen SOM Dioptimalkan dengan
Algoritma  Discriminant  Analysis  PCA, QUERY:  Jurnal  Sistem  Informasi  Volume: 01,  Number:  02,  October  2017  ISSN  2579- 5341 (online), pp 33-39. 2017.
[2] Ahmad, F., Najam, A., & Ahmed, Z. Image- based  Face  Detection  and  Recognition: “State  of  the  Art”.  IJCSI  International Journal  of  Computer  Science  Issues,  Vol.  9, Issue  6,  No  1,  November  2012,  ISSN (Online): 1694-0814. 2012.
[3] H.  Gupta,  A.  K.  Agrawal,  T.  Pruthi,  C.
Shekhar, and R. Chellappa, “An Experimental  Evaluation  of  Linear  and Kernel-Based Methods for Face
Recognition”, Proceedings of the Sixth IEEE
Workshop  on  Applications  of  Computer Vision, 0-7695-1858-03. 2002.
[4] Husein,  A  M.,  Harahap,  M.,  Penerapan Metode  Distance  Transform  Pada  Kernel
Discriminant  Analysis  Untuk  Pengenalan
Pola  Tulisan  Tangan  Angka  Berbasis Principal Component Analysis. Sinkron, Vol 2,  No  2,  pp  31-36,  e-ISSN:2541-2019,  p-
ISSN:2541- 044X. 2017
[5] Harahap,  M.,  Husein,  A  M.,  Darma,  A., Identifikasi Tanda Tangan Dengan Kohonen SOM berbasis Principal Component Analysis.  Seminar  Nasional  APTIKOM
(SEMNASTIKOM), pp 333-337. 2017.
[6] Wajaya,  B  A.,  Husein,  A  M.,  Harahap,  M., Harahap,  M  K,  Implementation  Distance
Transform  Method  in  Kernel  Discriminant Analysis  for  Face  Recognition  Using Kohonen  SOM,  International  Journal  of Engineering Research & Technology
(IJERT), Vol. 6 Issue 10,. ISSN: 2278-0181.
Pp 28-31, October – 2017.
[7] Siregar  R,  Analisis  Akurasi  K-Means Clustering  Dan  Cooccurrance  Histogram
Pada Kasus Identifikasi Buah, Jurnal Logika Volume:IX Number: 17, Januari 2016 ISSN:
2087-3018, pp 51-60,2016.
[8] Siregar  R,  Analisis  Akurasi  Cooccurrance Histogram  Pada  Identifikasi  Objek  Dan
Karakter, Jurnal Logika Volume:IX Number: 18,  Juli  2016  ISSN:  2087-3018,  pp  83-90,
2016.
[9] Siregar  R,  Analisis  Implementasi  Character Recognition  Menggunakan  Cooccurrence
Histogram  Menggunakan  Domain  Warna Dan  Jarak.  Seminar  Nasional  Teknologi
Informasi  Dan  Komunikasi(SNASTIKOM), pp 366-370. 2017.
[10] Hajraoui,  A.,  Sabri,  M.,  Face  Detection Algorithm based on Skin Detection, Watershed  Method  and  Gabor  Filters, International Journal of Computer Applications, Volume 94 – No 6, May 2014.
[11] Parte,  R.  A  Survey  on  Eye  Tracking  and Detection. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. 2015. [12] Padilla,  R.,  Filho,  C.  C.,  &  Costa,  M.
Evaluation  of  Haar  Cascade  Classifiers
Designed for Face Detection. World Academy  of  Science,  Engineering  and Technology International Journal of Computer  and  Information  Engineering Vol:6, No:4, 2012. [13] Singh,  V.,  Shokeen,  V.,  &  Singh,  B.  Face Detection  By  HAAR  Cascade  Classifier
With  Simple  And  Complex  Backgrounds Images  Using  OpenCV  Implementation. International Journal
of Advanced
Technology  in  Engineering  and  Science,
Volume  No.01,  Issue  No.  12,  December
2013, ISSN (online): 2348 – 7550. 2013.
[14] Agarwal,  M.,  Jain,  N.,  Kumar,  M.,  & Agrawal, H. (2010). Face Recognition Using Eigen  Faces  and  Artificial  Neural  Network. International  Journal  of  Computer  Theory and  Engineering,  Vol.  2,  No.  4,  1793-8201, August, 2010.
[15] I. Fasel, B. Fortenberry and J. Movellan, “A generative  framework  for  real  time  object detection  and  classification”,  Computer Vision  and  Image  Understanding,  vol.  98, pp. 182-210, 2005.
[16] Xu,  W.,  &  Lee,  E.-J.  (2013).  Eye  Detection and  Tracking  Using  Rectangle  Features  and Integrated  Eye  Tracker  by  Web  Camera.
International  Journal  of  Multimedia  and Ubiquitous Engineering, Vol. 8, No. 4, July, 2013. [17] Jalled,  F.  Face  Recognition  Machine  Vision System Using Eigenfaces. Cornell University Library, 1705.02782v1. 2017
[18] P.,  V.,  &  M.,  J.  Robust  real-time  object detection. International Journal of Computer Vision, vol. 2, (2004), pp. 137-154. 2004.
[19] Turk, M., & Pentland, A. (1991). Eigenfaces for  Face  Detection/Recognition.  Journal  of Cognitive. 1991.